AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) Training Course

GitHub Copilot είναι ένα όργανο συμπλήρωσης κώδικα που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη (AI) που βοηθά στην επιτάχυνση της ανάπτυξης, καθώς ενrichsεί την ποιότητα και την απόδοση. Συνδυάζοντας τους χρήστες της τεχνητής νοημοσύνης με προγράμματα, υποδομές και λογισμικό, οι διαχειριστές μπορούν να εκμεταλλευθούν την AI για να προσδιορίζουν ρεαλιστικά τους πόρους, να καταλήξουν σε απλές διαδικασίες εργασίας και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτός ο προπτυχιακός διδασκαλικός εξέγερσης (διαμορφωμένος από τον μάθητη) στη διαδίκτυο ή στην υπηρεσία, προσβάλλει εξάδες διαχειριστές που επιθυμούν να βελτιώσουν τις γνώσεις τους στο GitHub Copilot, καθώς εξερευνούν πρακτικές εφαρμογές AI σε επιχειρηματικά περιβάλλουν, με παραδείγματα από τη λεπτομέρεια των μεγάλων έργων και βιομηχανιών όπως είναι το πετρέλαιο και το αέριο.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν προχωρημένες λειτουργίες Copilot σε αξιοσημείωτα επιχειρηματικά έργα.
• Ενσωματώνουν το Copilot σε πολυδιαφορετικές διαδικασίες εργασίας για τη μέγιστη απόδοση.
• Εκμεταλλεύουνται AI εργαλεία για να βελτιώσουν τη διαχείριση έργων, υποδομές και λήψη λογισμικού.
• Εφαρμόζουν AI-βάσεις στρατηγικές για τη βελτίωση της προγραμματισμό, εκτιμήσεις και χρόνου οικοδομής.
• Αναγνωρίζουν πρακτικές AI εφαρμογές σε βιομηχανικά μεσολάβημα όπως το πετρέλαιο και το αέριο.

Σχήμα εκπαίδευσης

• Πολυμετώπιστο διάλογο και συζήτηση.
• Εργασίες που αφορούν την πρόσβαση και μελέτες περιπτώσεων.
• Συνεχή δείξεις AI εργαλείων και Copilot διαδικασίες σε ζωντανές λογισμικές.

Προτυπώσεις προσαρμογής εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, κάντε επικοινωνία μαζί μας για να ορίσετε.

Αυτή η διδασκαλία που καθοδηγείται από εκπαιδευτικό, με ζωντανή παρέμβαση σε Ελλάδα (online ή χώρος), απευθύνεται σε επίπεδα προχωρημένης γνώσης μελημένους, οι οποίοι θέλουν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για συνδρομή σε έργα ομάδας, να χρησιμοποιήσουν τις προχωρημένες του λειτουργίες και να ενσωματώσουν τον συντονικά με τα αντικειμενα-πλήξιμα (CI/CD) pipelines για την βελτίωση της συνεργασίας και της παραγωγικότητας.

Επί τέλους αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για απαιτήσεις συγκεκριμένων έργων και ρούχη ομάδας.
• Να εξαξιοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για συνθετές προγραμματιστικές εργασίες.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot στα pipelines CI/CD και τα χώρους συνεργασίας.
• Να βελτιστοποιήσουν την συνεργασία ομάδας χρησιμοποιώντας εργαλεία με δυναμικό AI.
• Να διαχειρίζονται και να παρέχουν υποστήριξη στις ρυθμίσεις και τις δικαιώματα Copilot αποτελεσματικά.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε χώρο που συμφωνηθεί) είναι προσανατολισμένη σε λογισμικό developers επιπέδου αρχάριο-σε μεσαίο που θέλουν να περιλάβουν AI coding assistants στον διαδικαστικό τους ρυθμό εκπ the development.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο και τις δυνατότητες των AI coding assistants στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιήσουν διάφορα εργαλεία AI coding assistants για να αυτοματοποιήσουν συνηθισμένες εργασίες κωδικοποίησης.
• Περιλάβουν AI coding assistants στον διαδικαστικό τους ρυθμό ανάπτυξης λογισμικού.
• Ενισχύσουν την παραγωγικότητά τους και να εστιάζουν σε πιο περίπλοκες και κreativε εργασίες προγραμματισμού.
• Αντιμετωπίζουν τις ηθικές συμβουλές και την αξιόπιστη χρήση AI στην ανάπτυξη λογισμικού.

GitHub Copilot είναι ένας κώδικας βοηθός υποστήριξης που δεσμεύει αυτομάτως τις εργασίες ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων DevOps λειτουργιών όπως η γρήγορη σύνθεση YAML εγκαταστάσεων, GitHub Δράσεις και αρχεία σαφήνισης.

Αυτό το διδασκαλικό ζωντανό μάθημα (διαδικτύου ή επιτόπου) προσβάνει σε επαγγελματίες είδησης και μέσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για τον εκτελεστικό DevOps έλεγχο, βελτίωση της αυτομάτωσης και αύξηση της προducitivity.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για βοήθεια στη σκευή shell, διαμόρφωση και CI/CD προϊόντα.
• Εκμεταλλεύουν την ολοκλήρωση κώδικα AI σε YAML αρχεία και GitHub Δράσεις.
• Σπευδόντας τον δοκιμαστικό, εγκαταστατικό και αυτοματοποιητικό ρύθμιση.
• Αξιώνει το Copilot ευθυγράμμιστα με συνειδητή κατανόηση των περιορισμών AI και των καλύτερων πρακτικών.

Σχέση του Μαθήματος

• Επικοινωνία εξομοιωμένη διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ πρόγραμμα και πρακτικό πρόγραμμα επιθεώρησης.
• Χειρόνευρο πρόγραμμα σε ζωντάνο χώρο λειτουργίας.

Πλήρωση των Επιλογών Μαθήματος

• Για να παραιτηθεί μια εξειδικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

Αυτή η καθοδηγημένη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε αρχάριους ως ημι-προχωρημένους προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε σύγχρονες εργασιακές ρυθμίσεις προγραμματισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με κάθενα, ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε προχώρημες επιπέδου διακυβεύονται οι συμμετέχοντες που θέλουν να βελτιστοποιήσουν τα κατευθυνόμενα σε ομάδες εργασίες, να αξιοποιούν τις πρακτικές συνεργατικού κώδικα και να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τη χρήση Copilot σε περιβάλλοντα με πολλούς αναπτυξιακούς.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να ρυθμίσουν το GitHub Copilot για περιβάλλοντα ομάδων.
• Να αξιοποιούν το Copilot για τη βελτίωση των πρακτικών συνεργατικού κώδικα.
• Να βελτιστοποιούν τις εργασίες ομάδων χρησιμοποιώντας τις λειτουργίες Copilot.
• Να διαχειρίζονται την ενσωμάτωση Copilot σε προ젝έκτα με πολλούς αναπτυξιακούς.
• Να διατηρούν ομαλή ποιότητα κώδικα και πρότυπα σε όλες τις ομάδες.
• Να εκμεταλλεύονται προηγμένες λειτουργίες Copilot για ανάγκες συγκεκριμένων ομάδων.
• Να συνδυάζουν το Copilot με άλλα εργαλεία συνεργασίας για αποτελεσματικότητα.

Αυτή η εκπαίδευση με διεύθυνση καθηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή παρόν) απευθύνεται σε QA εργολήπτές, διαμορφωτές κώδικα και ηγέτες ομάδων μεδιουσιακού επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για αποτελεσματικότερη οπτικοποίηση λαθών, βελτίωση της ποιότητας κώδικα και ροή του αποτελεσματικού εξέταση κώδικα.

Είναι δυνατό, μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες να:

• Να ρυθμίσουν το GitHub Copilot για σκοπούς οπτικοποίησης λαθών και εξέταση κώδικα.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για ταυτοχρόνως ορίζουσα και λύση ελάχιστης ποσότητας λαθών.
• Να βελτιώσουν την ποιότητα κώδικα με υποδείξεις βοηθούμενοι από την ΤΕ.
• Να συμφιλιωθούν με τους διαδικτυακούς περιβάλλοντα εξέτασης κώδικα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Να συνεργάζονται αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το Copilot σε ομαδικά περιβάλλοντα.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή χώρος παρουσίας) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου front-end διαμορφωτές, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αυτοματοποιήσουν τεχνικά καθήκοντα προγραμματισμού, να βελτιώσουν τη σχεδίαση UI/UX και να οπτιμοποιήσουν τις ρυθμίσεις front-end.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συστήσουν το GitHub Copilot για προ젝τα front-end ανάπτυξης.
• Να εκμεταλλέονται το Copilot για να δημιουργήσουν HTML, CSS και JavaScript κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.
• Να βελτιώσουν τις διαδικασίες σχεδίασης UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα AI.
• Να ενισχύσουν τις ρυθμίσεις front-end με πρακτικές στρατηγικές ολοκλήρωσης Copilot.
• Να επιλύουν και να αποδοκιμάζουν τα προβλήματα front-end κώδικα χρησιμοποιώντας την βοήθεια Copilot.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε νεοφύτες μέχρι διαμεσοβάθμιους προγραμματιστές Python που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες καθηκόντων Python, αποσφάλιση κώδικα και εφαρμογή μηχανικής μάθησης.

Είναι δυνατόν τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν το GitHub Copilot για Python development.
• Να εκμεταλλεύονται το Copilot για την αποδοχή ικανοποιητικού Python code.
• Να αποσφαλίζουν εφαρμογές Python χρησιμοποιώντας προτάσεις ιδιότητας AI.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες καθήκοντα προγραμματισμού και να βελτιώνουν την αποδοτικότητα των ρυθμίσεων.
• Να χρησιμοποιούν το Copilot για εφαρμογή προ젝τών μηχανικής μάθησης σε Python.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε ερμηνευτές του διαδρομικού επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αντιμετωπίσουν προηγμένες περιπτώσεις κώδικα, να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους και να ολοκληρώσουν το Copilot στα ρούτιν τους ανάπτυξης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Βελτιώσουν τη χρήση του GitHub Copilot για προηγμένες εργασίες κώδικα.
• Να γράφουν αποδοτικότερο, χωρίς λάθη κώδικα με τις προτάσεις Copilot.
• Να ολοκληρώσουν το GitHub Copilot στις δικές τους IDEs και ρούτιν.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για να εξαλείψουν λάθη και να αναδιατυπώσουν τον κώδικα.
• Να κατανοήσουν τα περιορισμούς και τα ηθικά όρια της χρήσης εργαλείων ανάπτυξης με ΙΤ.

Αυτή η εκπαίδευση που διεξάγεται από καθηγητή σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι προοριζόμενη για αρχάριους προγραμματιστές που επιθυμούν να καταλάβουν τις δυνατότητες του GitHub Copilot, να το ρυθμίσουν και να το χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία τους στην προγραμματισμό.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Ρυθμίσουν το GitHub Copilot με έναν υποστηριζόμενο κωδικοπλάστη.
• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να γράφουν, αναδιαμορφώνουν και υποθυμίζουν προβλήματα σε μεγαλύτερη ταχύτητα.
• Εκμεταλλευτούν το Copilot για να εξερευνούν τεχνικές προγραμματισμού και λύσεις.
• Εφαρμόζουν καλές πρακτικές για την ολοκλήρωση του GitHub Copilot στις καθημερινές εργασίες.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διευθυντή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite) είναι απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές που θέλουν να βελτιώσουν την απόδοσή τους στον κώδικα με τη βοήθεια του Tabnine.

Είναι ελεύθερο οι συμμετέχοντες να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Tabnine στο IDE της επιλογής τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης ολοκλήρωσης του Tabnine για να επιταχύνουν τον κώδικα.
• Να προσαρμόσουν τις ρυθμίσεις του Tabnine για βέλτιστη επιβολή.
• Να κατανοήσουν πώς ο Τζ.Ι. του Tabnine μαθαίνει από τον κώδικά τους για να προσφέρει καλύτερες προτάσεις.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διάχυτη οδηγία, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και ηγέτες ομάδας, που επιθυμούν να κατακτήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Tabnine.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόσουν το Tabnine σε περίπλοκα λογισμικά έργα.
• Προσαρμόσουν και εκπαιδεύσουν τα μοντέλα AI του Tabnine για συγκεκριμένες χρήσεις.
• Ενσωματώσουν το Tabnine στις ομαδικές εργασίες και τα απόθεμα παραγωγής λογισμικού.
• Βελτιώσουν την ποιότητα κώδικα και επιταχύνουν τους κύκλους ανάπτυξης με τις επιστήμες του Tabnine.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξηγητική διάλεξη στο Ελλάδα (online ή live) προσβλέπει σε καταναλωτές από υποδοχείς μέχρι εμπειρογνώμονες που θέλουν να εκμεταλλευθούν την τεχνητή νοημοσύνη για την κωδικοποίηση με την Tabnine.

Από το τέλος αυτής της εξέτασης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τις βασικές ενότητες της κωδικοποίησης με τη χρήση AI.
• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το Tabnine στον ανάπτυξη περιβάλλον τους.
• Χρησιμοποιήσουν το Tabnine για αποδοτική ολοκλήρωση κώδικα και συμπλήρωση λάθους.
• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν προσαρμοστικά μοντέλα AI με το Tabnine για ειδικοποιημένες δραστηριότητες.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διαμεσολαβικού επιπέδου προγραμματιστές Python και επιστήμονες δεδομένων, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους με τη βοήθεια του Tabnine.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξης Python τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να γράφουν Python κώδικα πιο αποδοτικά.
• Να προσαρμόσουν τη συμπεριφορά του Tabnine για να ταιριάζει με την κωδικογραφική τους διάθεση και τις ανάγκες των έργων τους.
• Να καταλάβουν πώς λειτουργεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) του Tabnine ειδικά για Python κώδικα.